改进的教学优化算法及其应用

针对教学优化算法（TLBO）收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题，本文提出了一种改进的方法。算法的改进主要在两方面一是对教学因子（TF）进行自适应调整，使TF随算法迭代减小，这样算法在搜索前期采用全局搜索，搜索空间快速收敛于最优解附近，提高搜索速度，搜索后期采用局部精细搜索以获得高精度的解。二是引入信任权重，对学生已获得的知识采取部分信任的策略，避免对已获取知识的过分信任，增加学生个体与教师及学生之间的信息共享，利于算法跳出局部最优。算法在8个标准测试函数上应用，仿真结果表明改进的算法有更快的收敛速度并且能够跳出局部最优。最后将改进的算法应用到乙烯裂解炉裂解运行效益优化中，显著提高了裂解炉的效益。